データサイエンティストに求められるスキルや年収、現在の需要についてデータサイエンティストの転職で知っておきたいこと

情報社会を迎え、蓄積されていく膨大なデータに価値を見いだせるかどうかは、企業の大きな課題となっています。

データ分析のスペシャリストとして、データサイエンティストの必要性が多くの場で提言されています。そういった時代の流れを受け、データサイエンティストへのキャリアチェンジを希望しているエンジニアも多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、データサイエンティストの年収や転職者の傾向、必要なスキルついて解説します。

1. データサイエンティストの需要状況

ビックデータビジネスが盛んである昨今、データサイエンティストの求人ニーズはとても高くなっています。データサイエンティストは、エンジニアとしての開発だけでなく、企画・マーケティングなど様々なフィールドでの活躍を期待されている職種であるともいえます。
 
データマイニングなどの高度なスキルを持っていれば、転職の選択肢は飛躍的に広がります。しかし、必ずしもエンジニアとして経験豊富で技術レベルが高い人材だけが求められている職種ではないというのが現状です。データベース系言語の経験がなくても、データ分析スキルに長けた人材やITコンサルティング経験者は採用される可能性があります。

2. データサイエンティストに就職する人の動向

データサイエンティストは近年需要が増加傾向にあります。それでは、どのような人がデータサイエンティストに転職しているのでしょうか?ここではデータサインティストに就職する人の動向について解説します。

大学から機械学習などを学んできた人が圧倒的に多い

IT業界の次世代の花形職業として注目されているデータサイエンティストですが、職業として目指すには難易度が高い部類に入ります。データサイエンティストとして採用される人の多くは大学で機械学習や関連知識を学んできた人がほとんどです。

未経験からの転職可能性

完全未経験からの転職難易度はかなり高いでしょう。データサイエンティストとして実務経験がなくても、RやPython、統計学のスキルを証明できれば採用される可能性があります。スキルをアピールするには、GitHubにコードを公開したり、機械学習とデータサイエンスに特化したコミュニティ・Kaggleのコンペに参加したりするのもひとつの手です。

3. データサイエンティストの年収例

データサイエンティストの需要が高いといっても、求められるスキルや年収が気になるかと思います。ここでは、レバテックキャリアを利用して転職に成功した方の実績を参考に、データサイエンティストの年収を解説します。

年収

高いスキルレベルが求められるデータサイエンティストは、経験者として採用されれば年収は700~800万程度と高い水準です。数年エンジニアとして働いた後、データサイエンティストにスキルチェンジした場合は400万円程度~となりますが、未経験採用という点を考慮すると比較的高い年収が提示されていると言えます。

データサイエンティスト未経験者に求められるスキル

データサイエンティスト未経験で転職した人の場合でも、以下のスキルは身につけているケースが多いでしょう。

・大学で機械学習を習得している
・BIツールやR・Pythonなどの専門知識がある
・データマイニングの知識があり分析ツールを活用できる
・実務ではWebエンジニアとしての経験が1~2年以上ある

 
このように、データサイエンティストのハードルは高い傾向にあります。

需要が高い職業ですが、未経験でも応募可能な募集は少ない状況です。逆に言えば経験者であれば高い確度で採用される職種であるということですし、未経験の場合は上記のスキルを習得した上で転職活動を行った方がよいでしょう。次の章では、データサイエンティストに求められるスキルについて詳しく解説します。

4. データサイエンティストに必要な3つのスキル

データサイエンティストを目指すには、技術スキル以外にも様々な周辺知識の習得が必要となります。ここでは、データサイエンティストに求められる重要なスキルを3つにしぼって解説します。

プログラミングスキル

実業務を行う上で、特定の言語に対するプログラミングスキルは必須となります。統計解析や機械学習に特化したR、データ分析や解析、機械学習と相性のいいPython、DBの操作や定義を行うのに必要になるSQLなどがそれに当たります。企業によってはSASやSPSSのスキルを求めてくる場合もあります。
 
Pythonは、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営している資格試験があります。試験は、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。Pythonのスキル証明に活用すると良いでしょう。

データベース系業務ツールの活用スキル

業務ツールとしては、BIツールやETLツールなどを用いた業務がスタンダードである傾向が強いです。Tableauのほか、マイクロソフト社が提供しているPower BIなどが多くの企業から支持を得ています。

統計学/機械学習の知識

データサイエンティストは、統計学/機械学習の深い知識が求められます。統計学においては、近年のBIツールにはあらかじめ統計手法を選べるようになっているものがほとんどですが、実現したいことに応じて最適な統計手法を自ら選ばなければなりません。

また、機械学習に関しても近年はscikit-learnなどの機械学習ライブラリなどが充実しており、アルゴリズムの実行自体は容易となってきています。ただし、既成のライブラリではうまく予測できない事象に直面した際や、ライブラリに組み込まれていない新しい手法の適用などを行う際には専門的な知識が必要となります。
 
統計学/機械学習ともにある程度数学の知識(主に線形代数や微積分)を持っていないと独学での学習は難しい領域です。統計学については、以下の資格制度がありますので活用してみると良いでしょう。
 
・統計検定®
・ビジネス統計スペシャリスト

コンサルティングに関するスキル

データサイエンティストの仕事は、企業のデータ活用をサポートする職種であり、提案力が求められます。データ抽出や集計が目的ではなく、データをもとに次のアクションを提案することが役割です。いわば、社内コンサルティングとも言えます。

データから導き出した情報を基にコンサルティングを行うため、ロジカルシンキングなどのビジネススキルが身についていると転職に有利になるでしょう。

5. データサイエンティストとして活躍できるのはどのような企業か?

データ流通が盛んである現代で、データサイエンティストとして活躍できる場は数多くあります。様々な業種で活躍していますが、主な市場としてはBtoC企業やWEBサービスを提供する企業が多い傾向にあります。海外では、データサイエンティストは既に一般的な職種となっています。今後国内でも需要は伸びていくでしょう。

6. まとめ

この記事では、データサイエンティストの年収や転職者の傾向、必要なスキルを解説してきました。データサイエンティストは未経験者にとっては敷居が高い傾向があり、転職を成功させるには何かしらの実務経験者であることが求められています。ですが、需要は増加傾向にあり、採用されれば高い年収を提示されやすい職種でもあります。データサイエンティストの教育サービスも増えていますので、本気で目指したい方は勉強を始めてみてはいかがでしょうか。

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